如何在matplotlib中使用imshow将NaN值绘制为特殊颜色？

Question

我正在尝试在matplotlib中使用imshow将数据绘制为热图，但其中一些值为NaN。我希望将NaN渲染为在颜色图中找不到的特殊颜色。例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltf = plt.figure()ax = f.add_subplot(111)a = np.arange(25).reshape((5,5)).astype(float)a[3,:] = np.nanax.imshow(a, interpolation='nearest')f.canvas.draw()生成的图像出乎意料地是全蓝色（喷射彩色图中的最低颜色）。但是，如果我这样作图：ax.imshow(a, interpolation='nearest', vmin=0, vmax=24)-然后我得到了更好的结果，但是NaN值的绘制颜色与vmin相同...是否可以通过一种优美的方式将NaN设置为使用特殊颜色绘制（例如：灰色或透明）？

Answer 1

对于较新版本的Matplotlib，不再需要使用掩码数组。

例如，让我们生成一个数组，其中每个第7个值都是NaN：

arr = np.arange(100, dtype=float).reshape(10, 10)

arr[~(arr % 7).astype(bool)] = np.nan

我们可以修改当前的颜色图，并使用以下几行来绘制数组：

current_cmap = matplotlib.cm.get_cmap()

current_cmap.set_bad(color='red')

plt.imshow(arr)

Answer 2

嗯，看来我可以使用蒙版数组来做到这一点：

masked_array = np.ma.array (a, mask=np.isnan(a))

cmap = matplotlib.cm.jet

cmap.set_bad('white',1.)

ax.imshow(masked_array, interpolation='nearest', cmap=cmap)

这应该足够了，尽管我仍然愿意提出建议。：]

Answer 3

附带一点-我认为这样做会覆盖默认值matplotlib.cm.jet，因此我通常会制作一个副本：import copy; cmap=copy.copy(matplotlib.cm.jet)。另外，如果要将0值设置为其他颜色，cmap._init(); cm._lut[:,0] = (1,1,1,1)则应使用类似的方法。